Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Tài liệu HOT
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Toán học
Machine learning representation for atomic forces and energies
TAILIEUCHUNG - Machine learning representation for atomic forces and energies
We present machine learning models for fast estimating atomic forces and energies. In our method, the total energy of a system is approximated as the summation of atomic energy which is the interaction energy with its surrounding chemical environment within a certain cutoff radius. | VNU Journal of Science Mathematics Physics Vol. 36 No. 2 2020 74-80 Original Article Machine Learning Representation for Atomic Forces and Energies Pham Tien Lam1 2 Nguyen Van Duy1 2 Nguyen Tien Cuong3 1 Phenikaa Institute for Advanced Study Phenikaa University Ha Dong Hanoi Vietnam 2 Faculty of Computer Science Phenikaa University Ha Dong Hanoi Vietnam 3 VNU University of Science 334 Nguyen Trai Thanh Xuan Hanoi Vietnam Received 13 February 2020 Revised 13 March 2020 Accepted 25 March 2020 Abstract We present machine learning models for fast estimating atomic forces and energies. In our method the total energy of a system is approximated as the summation of atomic energy which is the interaction energy with its surrounding chemical environment within a certain cutoff radius. Atomic energy is decomposed into two-body terms which are expressed as a linear combination of basis functions. For the force exerted on an atom we employ a linear combination of a set of basis functions for representing pairwise force. We use least-square linear regression regularized by the l2-norm known as Ridge regression to estimate model parameters. We demonstrate that we can train linear model to accurately predict atomic forces and energies in comparison to density- functional-theory DFT calculations for crystalline and amorphous silicon. The machine learning force model is then applied to calculate the phonon dispersion of crystalline silicon. The result shows reasonable agreement with DFT calculations. Keywords Machine Learning molecular dynamics force field materials informatics. 1. Introduction The computation of the energies especially the forces of a chemical system play a central role in the computational design of matter and materials. The energies and forces can be obtained by performing electronic structure calculations such as those based on density functional theory DFT 1 3 . Although ________ Corresponding author. Email address https .
Việt Khải
60
7
pdf
Báo lỗi
Trùng lắp nội dung
Văn hóa đồi trụy
Phản động
Bản quyền
File lỗi
Khác
Upload
Tải xuống
đang nạp các trang xem trước
Bấm vào đây để xem trước nội dung
Tải xuống
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 10: Max-margin learning
30
69
0
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 12: Reinforcement learning
28
71
0
Machine Learning Introduction
30
87
0
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 1: Introduction
25
77
1
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 02: Linear prediction
18
87
0
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 3: Maximum likelihood
23
92
0
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 4: Nonlinear ridge regression risk, regularization, and cross-validation
28
90
0
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 5: Optimisation
26
124
0
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 6: Logistic regression: a simple ANN
17
83
0
Lecture Machine learning (2014-2015) - Lecture 7: Backpropagation: A modular approach (Torch NN)
13
74
0
TÀI LIỆU XEM NHIỀU
Một Case Về Hematology (1)
8
461864
55
Giới thiệu :Lập trình mã nguồn mở
14
22635
59
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10884
529
Câu hỏi và đáp án bài tập tình huống Quản trị học
14
10064
446
Phân tích và làm rõ ý kiến sau: “Bài thơ Tự tình II vừa nói lên bi kịch duyên phận vừa cho thấy khát vọng sống, khát vọng hạnh phúc của Hồ Xuân Hương”
3
9519
104
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8280
1125
Tiểu luận: Nội dung tư tưởng Hồ Chí Minh về đạo đức
16
8230
423
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7864
2220
Đề tài: Dự án kinh doanh thời trang quần áo nữ
17
6686
253
Vật lý hạt cơ bản (1)
29
5770
85
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
Toán học
Machine Learning
Molecular dynamics
Force field
Materials informatics
Machine learning representation
Lecture Machine learning
Machine learning algorithms
Data analysis methods
Max margin learning
Multi instance learning
Reinforcement learning
Delayed rewards
Machine Learning Introduction
Machine Learning Work
Types of Machine Learning
Supervised Learning
Forms of Supervised Learning
Bayesian Learning
Back propagation
Boltzmann machines
Linear prediction
Linear regression models
Maximum likelihood
Gaussian distributions
Nonlinear ridge regression risk
Cross validation
Newton’s algorithm
Gradient descent algorithm
Logistic regression
Logistic regression likelihood
Formulate layers
Neural networks
Artificial neural networks
Convolutional neural networks
Design convolutional layers
Recurrent nets
Recurrent neural networks
Lecture Introduction to Machine learning and Data mining
Bài giảng Học máy và khai phá dữ liệu
Machine learning and data mining
Linear regression
Learning a regression function
Unsupervised learning
Partition based clustering
The sewing machine classroom
Learning the ins
Outs of your machine
Mastering the materials
Demystifying your machine
Increasing your sphere
Deep Belief Network
Restricted Boltzmann Machine
Support Vector Machine
Automatic CNC program
Challenges in Machine Learning
Data Mining
Learning from non vectorial data
Beyond classification and regression
Distributed data mining
Machine learning bottleneck
Introduction to machine learning
Bayesian decision theory
Parametric methods
Multivariate methods
BMC Bioinformatics
Extreme learning machine
Correntropy induced loss
Machine learning method
K nearest neighbors
Neighbor based learnin
Decision tree
Random forest
Support vector machines
Separating hyperplane
Artificial neural network
Rectified linear unit
Normalization methods
Deep learning
Representation learning
Phenotype prediction
Molecular diagnostics
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Magnetic Bearings Theory and Applications phần 2
14
172
0
26-04-2024
MySQL Basics for Visual Learners PHẦN 9
15
183
0
26-04-2024
Công nghiệp gang thép Việt Nam : Một giai đoạn phát triển và chuyển đổi chính sách mới part 5
6
194
0
26-04-2024
MySQL Database Usage & Administration PHẦN 9
37
141
0
26-04-2024
Lịch sử Đội TNTP Hồ Chí Minh - CHƯƠNG III VÂNG LỜI BÁC DẠY, LÀM NGHÌN VIỆC TỐT, CHỐNG MỸ, CỨU NƯỚC, THIẾU NIÊN SĂN SÀNG
45
137
0
26-04-2024
Hướng dẫn sử dụng Quickoffice cho Ipad và Iphone
13
151
0
26-04-2024
Đóng mới oto 8 chỗ ngồi part 9
10
116
0
26-04-2024
Khurana et al. Journal of Orthopaedic Surgery and Research 2010, 5:23
7
133
0
26-04-2024
QUẢN LÝ CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ
75
137
0
26-04-2024
Data Structures and Algorithms - Chapter 8: Heaps
41
118
0
26-04-2024
TÀI LIỆU HOT
Mẫu đơn thông tin ứng viên ngân hàng VIB
8
7864
2220
Giáo trình Tư tưởng Hồ Chí Minh - Mạch Quang Thắng (Dành cho bậc ĐH - Không chuyên ngành Lý luận chính trị)
152
5722
1368
Ebook Chào con ba mẹ đã sẵn sàng
112
3767
1231
Ebook Tuyển tập đề bài và bài văn nghị luận xã hội: Phần 1
62
5319
1136
Ebook Facts and Figures – Basic reading practice: Phần 1 – Đặng Tuấn Anh (Dịch)
249
8280
1125
Giáo trình Văn hóa kinh doanh - PGS.TS. Dương Thị Liễu
561
3498
643
Tiểu luận: Tư tưởng Hồ Chí Minh về xây dựng nhà nước trong sạch vững mạnh
13
10884
529
Giáo trình Sinh lí học trẻ em: Phần 1 - TS Lê Thanh Vân
122
3684
525
Giáo trình Pháp luật đại cương: Phần 1 - NXB ĐH Sư Phạm
274
4046
515
Bài tập nhóm quản lý dự án: Dự án xây dựng quán cafe
35
4127
480
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.